Automatisierte Planung mit KI
Logistik ist Planung. Planung beruht auf Prognosen. Prognosen entscheiden über Effizienz. Predictive Analytics macht datenbasierte Voraussagen per Klick möglich. Mithilfe grosser Datenmengen lassen sich zukünftige Entwicklungen immer besser prognostizieren: steigende Nachfragen, Engpässe und die Gefahr instabiler Lieferwege. Der eigentliche Mehrwert entsteht jedoch erst im nächsten Schritt: Prescriptive Analytics macht aus Prognosen konkrete Handlungsempfehlungen.
Mehr als nur klassische Planung
Planung in der Logistik beruht auf Erfahrungswerten. Man kennt die regionalen Spitzen, und auch die besonders störanfälligen Routen sind bekannt. Dazu kommt ein altbekannter Kundenstamm, dessen individuelle Vorlieben ebenfalls in die Planung einfliessen. Das ist unverzichtbares Erfahrungswissen. Predictive Analytics verbindet diese Skills mit grossen Datenmengen und erkennt Muster, die im Tagesgeschäft leicht übersehen werden können. Dabei werden unterschiedliche Datenquellen miteinander verbunden:
- Bestellhistorien identifizieren häufig nachgefragte Produkte. Sie können saisonale Spitzen prognostizieren.
- Kundendaten liefern beispielsweise Informationen über bevorzugte Lieferzeiten.
- Lagerbestände machen sichtbar, welche Waren verfügbar sind und wo Engpässe drohen.
- Verkehrs- und Wetterdaten liefern Hinweise auf mögliche Verzögerungen und riskante Strecken.
- Fahrzeugdaten zeigen Auslastung und Wartungsbedarf der Flotte.
Vorhersagen allein reichen natürlich nicht aus. Wirklich wertvoll wird Predictive Analytics, wenn daraus konkrete Entscheidungen entstehen. Auch hierfür liefert Datenanalyse die Grundlage. Handlungsempfehlungen sind der nächste Schritt. An diesem Punkt setzt Prescriptive Analytics an.
Prescriptive Analytics – von der Prognose zur Handlungsempfehlung
Was wird wahrscheinlich passieren? Wenn die Antwort auf diese Frage feststeht, geht es weiter: Was ist zu tun? Hier setzt Prescriptive Analytics an. Aus Prognosen werden Handlungsempfehlungen. Wie lassen sich Routen anpassen? Wie können Lagerbestände umverteilt werden? Welche zusätzlichen Kapazitäten sind nötig? In der klassischen Planung wird zunächst gezeigt, welche Massnahmen möglich sind. Prescriptive Analytics hilft dabei, die Optionen zu bewerten – und zwar auf der Grundlage von Daten. So lässt sich beispielsweise präzise berechnen, ob sich eine Umlagerung von Waren lohnt.
Prescriptive Analytics befreit dabei kein Unternehmen von Verantwortung. Am Ende entscheidet immer der menschliche Sachverstand. Profiwissen bleibt unverzichtbar. Daten können dabei helfen, Optionen zu bewerten. Systeme kennen aber nicht alle Besonderheiten des logistischen Alltags. Sie verfügen letztlich auch nicht über das menschliche Fingerspitzengefühl, das oft den Ausschlag für eine vernünftige Entscheidung gibt.
Werkzeuge für Predictive Analytics
Welche Tools kommen für Predictive Analytics in der Logistik zum Einsatz? Meist kommen hier unterschiedliche Systeme zusammen. Entscheidend ist, dass diese Systeme Daten aus den unterschiedlichen Bereichen erfassen und miteinander verbinden können. In der Praxis ist Predictive Analytics weniger ein einzelnes Werkzeug als vielmehr das Ergebnis einer gut vernetzten IT-Landschaft.
- Transportmanagement-Software liefert Informationen zu Routen und Laufzeiten. Sie zeigt auf, welche Waren an welchen Orten verfügbar sind.
- ERP-Systeme fassen die relevanten Daten zu Aufträgen, Kunden, Preisen und Lieferterminen zusammen.
- BI-Tools präsentieren relevante Daten in übersichtlichen Dashboards. Sie machen Entwicklungen bei Kosten, Auslastung, Lieferzeiten oder Lagerbeständen sichtbar.
- Control-Tower-Plattformen verbinden Real-Time-Daten mit Prognosen. Sie machen die aktuellen Lieferketten transparent.
Wichtig ist: Nicht in allen Tools dieser Art steckt tatsächlich Künstliche Intelligenz. KI kommt erst dann ins Spiel, wenn Programme Muster erkennen, Wahrscheinlichkeiten berechnen und daraus Prognosen ableiten. Viele Software-Angebote werben mit Künstlicher Intelligenz, obwohl sie im Kern mit herkömmlichen Algorithmen arbeiten – also mit festen Regeln nach dem Prinzip: Wenn dies passiert, dann folgt das.
Worauf sollten Unternehmen bei der Auswahl achten?
Ausgangspunkt der Entscheidung für eine Predictive-Analytics-Software ist immer das konkrete Problem, für das eine Lösung gesucht wird. In den meisten Fällen reicht ein gutes BI-Dashboard, das die Daten aus ERP, Transport- und Warenmanagementsystemen zusammenfasst, übersichtlich darstellt und analysiert.
Für alle Lösungen gilt: Entscheidend ist immer die Qualität der Daten. Der beste Einstieg in Predictive und Prescriptive Analytics ist selten eine grosse Komplettlösung. Systeme, die heute gut funktionieren, haben sich in vielen Unternehmen erst mit der Zeit entwickelt. Eine belastbare Daten- und Systemlandschaft wächst Schritt für Schritt mit den Aufgaben. Meist beginnt dieser Weg mit einem klar abgegrenzten Pilotprojekt.
Eine praktische Vorgehensweise für die Implementation von Predictive Analytics in einem Logistikunternehmen könnte wie folgt aussehen:
- Festlegung eines konkreten Ziels. Welches Problem soll gelöst werden?
- Prüfung der Datenquellen. Welche Daten sind vorhanden und können ERP, Transport- und Warenmanagement sinnvoll verbunden werden?
- Pilotprojekt starten. Das Tool wird auf einen überschaubaren Bereich beschränkt (Region, Produktgruppe, Lager).
- Ergebnisse messen anhand der festgelegten Kennzahlen.
- Ausbau des Systems auf der Basis der Erfahrungen im Pilotprojekt.
Fazit
Predictive Analytics setzt die notwendige Planung in der Logistik auf eine stabile Grundlage. Noch wertvoller wird der Ansatz, wenn aus Prognosen konkrete Handlungsempfehlungen entstehen. Prescriptive Analytics ergänzt die reine Vorhersage. Bei der Auswahl des Systems entscheidet der praktische Nutzen im Alltag – und dieser lässt sich am besten Schritt für Schritt ausbauen. So wird aus kleinen Pilotprojekten schnell der entscheidende Vorteil im Wettbewerb.
